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量子計算軟硬結(jié)合，重新定義生成式AI

量子客 >《待分類》

2023.08.18 浙江

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近日，量子計算上市公司 IonQ 與量子軟件領軍企業(yè) Zapata 深化了雙方之前的合作框架，將焦點集中于量子生成式人工智能技術。

01. 量子合作引領AI新篇章

此戰(zhàn)略聯(lián)盟致力于在量子計算機硬件上進行生成式AI的基準測試，探索并揭示量子計算在此領域的新的優(yōu)勢。

這不僅能夠幫助公司解決現(xiàn)實世界中的復雜業(yè)務問題，還有望為整個產(chǎn)業(yè)帶來創(chuàng)新的視角。

結(jié)合 Zapata 的應用程序開發(fā)經(jīng)驗與 IonQ 的前沿計算技術和服務，雙方將共同推進生成人工智能項目的研發(fā)與實施。此外， IonQ 與 Zapata 均獲得了美國國防高級研究計劃局 (DARPA) 授予的為期多年的量子計算機基準獎。

另一方面，此次戰(zhàn)略合作亦將加速雙方的上市活動，旨在擴大 IonQ 離子阱量子計算機系統(tǒng)與 Zapata 產(chǎn)品的市場覆蓋率，提供更多優(yōu)質(zhì)服務于企業(yè)客戶。

02. 生成式AI：從描述到優(yōu)化

生成式人工智能，如ChatGPT，已經(jīng)在商業(yè)領域中展現(xiàn)了其強大的實力，尤其在文本生成方面。無論是為銷售團隊打造定制化的銷售腳本，還是賦能聊天機器人，使其更具交互性，這些工具都已經(jīng)證明了自己的價值。

但值得注意的是，其在分析能力上的潛在優(yōu)勢仍然被低估。

描述性分析：深化數(shù)據(jù)認知

生成式AI技術為描述性分析帶來了革命性的變革。通過生成合成數(shù)據(jù)，它可以增強現(xiàn)有數(shù)據(jù)集，使企業(yè)可以進行更深入的分析。在傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集過程中，多種因素可能成為阻礙，例如傳感器的限制、隱私問題和成本約束。然而，借助生成模型，企業(yè)能夠模仿真實數(shù)據(jù)生成合成數(shù)據(jù)，從而繞過這些障礙。更為重要的是，生成模型甚至能為那些傳統(tǒng)手段難以觀測的變量創(chuàng)造出合成數(shù)據(jù)。

預測分析：走向真實的未來

在預測分析領域，生成模型帶來的合成數(shù)據(jù)同樣具有不可估量的價值。特別是在訓練數(shù)據(jù)有限的情況下，最新的研究顯示，量子生成模型在泛化方面的表現(xiàn)可能超越了傳統(tǒng)模型。例如，在Zapata與 Andretti合作的印地賽車的黃旗預測中，量子生成模型為此類預測任務提供了更真實的合成數(shù)據(jù)，即使訓練數(shù)據(jù)量十分有限。相同的技術也可以應用于其他異常預測場景，如欺詐活動或設備故障的預測。

規(guī)范性分析：引導向最優(yōu)

生成模型的應用也延伸到了規(guī)范性分析中，特別是在尋找復雜問題的最優(yōu)解時。例如，在Zapata與寶馬的合作中，通過生成模型成功優(yōu)化了他們的生產(chǎn)線調(diào)度，實現(xiàn)了停機時間的最大化減少。

生成式AI為企業(yè)分析提供了全新的工具和視角。從豐富的數(shù)據(jù)視圖到精準的預測，再到針對復雜問題的創(chuàng)新解決方案，其潛力巨大。

但同時，應用于企業(yè)環(huán)境時，必須確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和模型的可靠性，通常，ChatGPT 等開源或在線生成式 AI 工具無法提供工業(yè)用例所需的可靠性，因此使用您自己的數(shù)據(jù)微調(diào)這些模型并將其集成到您現(xiàn)有的基礎設施中非常重要。

這也是IonQ 與 Zapata 深度合作的關鍵所在。

圖｜IonQ 量子計算機（來源：IonQ）

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